中高级程序员、系统分析员、数据库管理员、构架设计师、产品市场技术人员

课程收益

从数据库的逻辑设计、物理设计和数据访问多种角度，进行数据库性能优化。从一个数据库的性能优化，到多个数据库的性能优化，全面讲解逻辑、物理和数据访问的性能解决策略。

培训目标：

培训结束后，学员能够： • 数据库性能评价指标

• 数据库性能相关的因素

• 数据处理原理

• 分析当前的数据库

•数据库逻辑设计与性能优化

• 物理设计与性能优化

• 优化数据访问性能

培训对象： 中高级程序员、系统分析员、数据库管理员、构架设计师、产品市场技术人员

学员基础：具备一定的数据库编程、分析、设计经验

培训内容：2天

授课方式： 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论，60%案例讲解，40%实践演练，详见 公开课学习手册

培训内容：2天

实例和故事（某银行、淘宝，google），重现数据性能场景

• 高峰的并发访问

•大数据容量的查询

• 大数据量的联合查询和统计

• 长事务处理

•大数据容量的数据操作

• 分布式数据库一致性同步

分析性能关注的问题 • 并发处理

• 大数据容量处理

• 复杂数据查询和统计

• 长事务处理

• 分布式数据处理

• 如何通过逻辑数据库设计优化性能

• 如何从物理数据库角度优化性能

• 支持不断增长的性能压力引起的扩展

典型数据库的运行原理，建议结合SQLServer ，MySQLOracle •进程模型

•内存分配与管理

•日志管理

•事务管理

•缓存与页面切换

•SQL查询执行原理

•相关配置参数

数据库设计方法与原则 • 需求分析

• 模块化设计

• 什么是三范式

• 设计出数据库、表、视图和其他数据库对象

• 数据的一致性原则

• 使用数据库设计工具

• 设计之前考虑性能问题

如何设计优秀的数据库 • 数据库逻辑设计和物理设计的规范化

• 合理的冗余

•主键的设计

•外键的设计

•字段的设计

• 数据库物理存储和环境的设计

•系统设计

•索引的设计

•其他设计

行业数据库设计经验方法论 •销售行业数据库设计案例分析

• 金融行业数据库设计案例分析

• 互联网行业数据库设计案例分析

• 其他行业案例分析

数据性能场景 • 高峰的并发访问

• 大数据量的联合查询和统计

• 长事务处理

• 大数据容量的数据操作（查询，更新，修改，删除）性能

• 分布式数据库一致性同步

性能优化：数据库设计 • 针对性能的数据库设计基本原则

• 逻辑数据库设计

• 物理数据库设计

• 反规范化设计

• 分割技术

• RAID技术

性能优化：SQL算法的改进 • 只返回需要的数据

•尽量少做重复的工作

• 注意事务和锁

•注意临时表和表变量的用法

•子查询的用法

•慎用游标

•尽量使用索引

•注意连接条件的写法

•其他需要注意的地方

•学会分辩SQL语句的优劣

性能优化：索引定期维护 •索引的定义

• 索引的结构、填充因子

• 聚集索引和非聚集索引

• 唯一索引和包含列索引

• 索引碎片整理以及索引重建

• 删除从未使用过的索引

• 创建更合适的索引

性能优化：系统调优 • TempDB的调优

• 定期转移不需要的历史数据

• 解决死锁和阻塞

• 多表JOIN考虑视图

性能优化：海量数据库优化 • 存储内容分解

•根据内容确定存储位置与介质

•数据的分库策略：结构划分原则，存储空间，

•数据的水平和垂直切割，

•多个数据库的访问关系规划，读写分离

•多个数据库的数据路由和同步

•数据的备份与转储

•充分利用缓存提升性能

应对不断发展的数据存储方案：分库设计 • 数据仓库设计原则与模型搭建

• 星型架构与雪花型架构

• 事实表与维度表的设计

• 逻辑设计与物理设计

• 数据仓库设计的常用方法

• 数据仓库设计技巧总结

• 数据仓库案例分析

某大型数据库设计项目案例 • 项目介绍

• 需求分析

• 分析项目中的数据

• 数据库容量分析

• 数据库访问量分析

• 数据库的逻辑设计和性能优化

• 数据库的物理设计和性能优化

• 数据库性能优化方案

• 数据库性能监测与调优

• 建立持续的性能扩展架构